本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法特征選擇的HBV再激活分類預(yù)測(cè)模型

  更多相關(guān)文章： HBV再激活 遺傳算法 特征選擇 貝葉斯 支持向量機(jī)

【摘要】：探討原發(fā)性肝癌患者精確放療后乙型肝炎病毒(hepatitis b virus,HBV)再激活的危險(xiǎn)特征和分類預(yù)測(cè)模型。提出基于遺傳算法的特征選擇方法,從原發(fā)性肝癌數(shù)據(jù)的初始特征集中選擇HBV再激活的最優(yōu)特征子集。建立貝葉斯和支持向量機(jī)的HBV再激活分類預(yù)測(cè)模型,并預(yù)測(cè)最優(yōu)特征子集和初始特征集的分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于遺傳算法的特征選擇提高了HBV再激活分類性能,最優(yōu)特征子集的分類性能明顯優(yōu)于初始特征子集的分類性能。影響HBV再激活的最優(yōu)特征子集包括:HBV DNA水平,腫瘤分期TNM,Child-Pugh,外放邊界和全肝最大劑量。貝葉斯的分類準(zhǔn)確性最高可達(dá)82.89%,支持向量機(jī)的分類準(zhǔn)確性最高可達(dá)83.34%。
【作者單位】： 齊魯工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院;山東省腫瘤醫(yī)院放療病區(qū);
【關(guān)鍵詞】： HBV再激活 遺傳算法 特征選擇 貝葉斯 支持向量機(jī)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.81402538);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61375013) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.ZR2013FM020)
【分類號(hào)】：R512.62;TP18;R735.7
【正文快照】： 2.山東省腫瘤醫(yī)院放療病區(qū),濟(jì)南250117)原發(fā)性肝癌(Primary Liver Carcinoma,PLC)是我國(guó)常見(jiàn)的惡性腫瘤之一,尤其在南方地區(qū)患者甚廣[1]。近年對(duì)中晚期原發(fā)性肝癌患者常采用精確放療治療方法,原發(fā)性肝癌患者精確放療后易發(fā)生乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)再激活[2-3]。

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：645766